• Buradasın

    Denetimli öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır:
    1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılır 23.
    2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemlerinde olasılıkları tahmin eder 23.
    3. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak sınıflandırma yapar 3.
    4. Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri ağaç yapısı şeklinde sınıflandırır veya tahmin yapar 3.
    5. Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulmuş bir ensemble algoritmadır 3.
    6. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Yeni bir veri noktasını, en yakın K komşu noktasına göre sınıflandırır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. kodkampusu.com
        3
      4. unite.ai
        4
      5. yavuz.github.io
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Denetimli ve denetimsiz arasındaki fark nedir?
    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark, kullanılan veri türü ve öğrenme sürecidir: 1. Denetimli Öğrenme: Bu yöntem, etiketli bir veri kümesi üzerinde çalışır. 2. Denetimsiz Öğrenme: Bu yöntemde, etiketlenmemiş veriler kullanılır.
    Denetimli ve denetimsiz arasındaki fark nedir?
    5 kaynak
    Denetimli öğrenme hangi verilerle çalışır?
    Denetimli öğrenme, etiketli verilerle çalışır.
    Denetimli öğrenme hangi verilerle çalışır?
    5 kaynak
    Algoritmalar neden önemlidir?
    Algoritmalar, yazılım geliştirme sürecinde ve genel olarak teknolojide önemli bir yere sahiptir çünkü: 1. Verimlilik ve Performans: İyi tasarlanmış algoritmalar, yazılımın daha az kaynak tüketmesini ve hızlı çalışmasını sağlar. 2. Problem Çözme Yeteneği: Algoritma geliştirmek, yazılım geliştiricilerin karmaşık problemleri daha hızlı ve etkili bir şekilde çözmelerini sağlar. 3. Optimizasyon: Büyük veri kümeleriyle çalışırken verimli algoritmalar kullanmak, sistem performansını artırır. 4. Kodun Ölçeklenebilir Olması: Algoritmalar, sistem büyüdüğünde bile kodun hızlı çalışmasını sağlar. 5. Zaman ve Mekan Karmaşıklığını Optimize Etme: Algoritmalar, belirli bir işlem için gerekli olan zaman ve bellek kullanımını optimize eder. Bu nedenlerle algoritmalar, modern teknolojinin temel yapı taşlarından biridir.
    Algoritmalar neden önemlidir?
    5 kaynak
    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma nedir?
    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma, makine öğreniminde iki ana öğrenme yaklaşımıdır. Denetimli sınıflandırma: - Etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Amaç, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenerek yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde sınıflandırmasıdır. Denetimsiz sınıflandırma: - Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Burada algoritma, herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır.
    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma nedir?
    5 kaynak
    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark nedir?
    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark, kullanılan veri türü ve amaçlarında yatmaktadır. Denetimli kümeleme, etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir. Denetimsiz kümeleme ise etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışır.
    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark nedir?
    5 kaynak
    Algoritma ve veri yapıları nedir?
    Algoritma ve veri yapıları bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır. Algoritma, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, açık ve adım adım bir plan veya yönergeler bütünüdür. Veri yapıları ise verilerin depolanma ve yönetilme biçimini tanımlar. Bazı temel veri yapıları şunlardır: - Dizi (Array): Aynı türden elemanların sıralı bir şekilde saklandığı yapı. - Bağlı liste (Linked List): Düğümler aracılığıyla birbirine bağlanan veri elemanlarından oluşur. - Yığın (Stack): Last-in, first-out (LIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Kuyruk (Queue): First-in, first-out (FIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Ağaç (Tree): Hiyerarşik bir yapıya sahip olan veri yapısı. - Graf (Graph): Düğümlerin kenarlarla bağlandığı veri yapısı.
    Algoritma ve veri yapıları nedir?
    5 kaynak
    Makine öğrenmesinde hangi algoritmalar kullanılır?
    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve algoritmalar, sağlanan örnekleri temel alarak tahmin yapar. - Lineer Regresyon: Sürekli bir değer tahmini yapar. - Lojistik Regresyon: İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır. - Destek Vektör Makineleri (SVM): Verileri farklı sınıflara ayıran en geniş marjini bulmaya çalışır. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veri noktaları etiketlenmez ve algoritma, verileri düzenleyerek veya yapısını açıklayarak veri noktalarını etiketler. - K-Means Kümeleme: Verileri kümeler halinde sınıflandırır. - Principal Component Analysis (PCA): Boyut indirgeme işlemi için kullanılır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, her eylemden sonra geri bildirim alarak öğrenir ve en iyi eylemi belirler. - Q-Learning: Ödüller alarak kararlar almayı sağlayan bir algoritmadır.
    Makine öğrenmesinde hangi algoritmalar kullanılır?
    5 kaynak